问答题 [说明] Kruskal算法是一种构造图的最小生成树的方法。设G为一无向连通图，令T是由G的顶点构成的于图，Kmskal算法的基本思想是为T添加适当的边使之成为最小生成树：初始时，T中的点互相不连通；考察G的边集E中的每条边，若它的两个顶点在T中不连通，则将此边添加到T中，同时合并其两顶点所在的连通分量，如此下去，当添加了n-1条边时，T的连通分量个数为1，T便是G的一棵最小生成树。 下面的函数void Kruskal(EdgeType edges[],int n)利用Kruskal算法，构造了有n个顶点的图 edges的最小生成树。其中数组father[]用于记录T中顶点的连通性质：其初值为father[i]=-1 (i=0,1,…,n-1)，表示各个顶点在不同的连通分量上；若有father[i]=j，j＞-1，则顶点i，j连通；函数int Find(int father[],int v)用于返回顶点v所在树形连通分支的根结点。 [函数] #define MAXEDGE 1000 typedef struct { int v1; int v2; }EdgeType; void Kruskal(EdgeType edges[],int n) { int father[MAXEDGE]; int i,j,vf1,vt2; for(i=0;i＜n;i+ +) father[i]=-1; i=0; j=0; while(i＜MAXEDGE && j＜ {{U}}(1) {{/U}}) { vf1=Find(father,edges[i].v1); vf2=Find(father,edges[i].v2); if({{U}} (2) {{/U}}) { {{U}}(3) {{/U}}=vf1; {{U}}(4) {{/U}}; printf("%3d%3d/n",edges[i].v1,edges[i].v2); } {{U}} (5) {{/U}}; } } int Find(int father[],int v) { int t; t=v; while(father[t]＞=0) t=father[t]; return(t); }